В чем секрет качественных данных и точной разметки? Мы в Data Light знаем: за каждым успешным проектом стоят не только технологии, но и люди — специалисты, отобранные после нескольких этапов тестирований и обученные на настоящих проектах.

Мы знаем: чем лучше подготовлен исполнитель, тем выше итоговое качество работы. Я, Артем Каукалов, руководитель отдела обучения, поделюсь опытом нашей компании — как найти людей, которые помогут вам достичь максимальных результатов, и как правильно выстроить их процесс учебы.

Представьте себе, что от точности разметки изображений зависит успех вашего проекта: будь то способность нейросети распознавать сложные объекты или автоматизация рутинных задач. Но в чем ее специфика, какие виды разметки изображений существуют и какой тип аннотации лучше подходит под ваш проект?

В этой статье мы раскрываем все тонкости процесса, делимся проверенными методами и реальными кейсами от команды Data Light, чтобы помочь вам вывести проекты на новый уровень. Если вы хотите разобраться в разметке изображений и узнать, как избежать подводных камней, эта статья точно будет вам полезна.

Как компании выявляют эмоции в тысячах отзывов и комментариев? Почему одни маркетинговые кампании становятся невероятным успехом, а другие — провалом?

Анализ тональности текста — мощный инструмент, который помогает бизнесу не только считывать эмоции клиентов, но и на практике улучшать продукт, автоматизировать поддержку и управлять репутацией. Сегодня мы подробно разберем, как анализ тональности работает в реальных кейсах, и покажем, как вы можете внедрить его для достижения своих бизнес-целей.

Разметка данных играет ключевую роль в развитии совершенно разных технологий: от автопилотов и голосовых помощников до агро- и тяжелой промышленности. Но сам процесс разметки может быть трудоёмким и занимать много времени.

Чтобы упростить эту задачу, важно выбрать инструменты, которые подходят для вашей задачи и могут сделать работу быстрее и удобнее. В этом руководстве мы разберем самые популярные решения для разметки данных, поделимся опытом команды Data Light и разберём, какой стоит выбрать именно вам.

Вы когда-нибудь задумывались, как нейросети учатся распознавать лица, управлять автомобилями или рекомендовать фильмы? За всем этим скрывается работа разметчиков данных — специалистов, которые буквально обучают ИИ видеть и понимать мир.

Сколько зарабатывают разметчики, какие навыки им нужны, и стоит ли вам задуматься о работе в этой индустрии? Раскроем все секреты профессии в нашей статье.

Команда Data Light регулярно встречается с нестандартными задачами, и в прошлом году мы начали работать над одной из них: наш проект неожиданно перерос из привычной разметки LiDAR облаков (изображений со специальных сканеров) в написание скриптов и созданию нестандартных решений для CVAT.

В этой статье я, Алексей Антюшеня, хочу рассказать, как мы нашли это необычное решение, и поделиться методом, который позволит ML специалистам и коллегам по нише решать сложные задачи по 3D разметке. 

Существует известное правило: “мусор на входе, мусор на выходе”. Все знают, что “чистые”, точные данные повышают качество и корректность работы ИИ-моделей, так что итоговая ценность оправдывает дополнительные усилия и вложения. Намного дешевле компаниям выходит предотвратить проблемы с данными, чем решать их после.

Но как контролировать качество на проектах разметки максимально эффективно? Выстроить такие процессы непросто, но мы считаем, что у нас это получилось.

Для того, чтобы гарантировать на каждом проекте высокое качество разметки, в Data Light существует отдел Контроля качества. Я, Евгений Шилкин, руководитель ОКК, расскажу, что нам позволяет обеспечивать стабильно высокое качество на проектах и какие советы для эффективной валидации мы можем дать.

LLM — одно из самых сложных и интересных направлений в Data Light. В статье расскажу о своем опыте управления LLM-проектами: как провела с командой первый провальный пилот, какие инсайты по процессам из него извлекла, и как их после применила на успешных проектах.

Поговорим про работу с асессорами и валидаторами и про то, как сделать качественный продукт в сфере, главная специфика которой — субъективизм и отсутствие единой истины.

Если вы работаете с LLM-проектами в своей компании, а особенно — если думаете этим заняться, обязательно прочитайте статью! Расскажу об ошибках и как их не повторить, и успехах и как их добиться.